【摘 要】
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相比于传统的成像方式,基于光场的成像方式在记录场景中光辐射的位置信息的同时,也记录了光辐射的方向信息。光场图像“单曝光多视角,先拍摄后聚焦”特点为被动式深度估计方法打开了新的思路,具有重要的研究意义。然而如何在充分利用四维光场信息的同时,解决光场图像基线窄、遮挡区域深度估计误差大等问题是该研究的重要课题。本文研究的主要工作内容包括:1)提出基于稀疏AD-Census及十字多视点的匹配代价计算方式。
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相比于传统的成像方式,基于光场的成像方式在记录场景中光辐射的位置信息的同时,也记录了光辐射的方向信息。光场图像“单曝光多视角,先拍摄后聚焦”特点为被动式深度估计方法打开了新的思路,具有重要的研究意义。然而如何在充分利用四维光场信息的同时,解决光场图像基线窄、遮挡区域深度估计误差大等问题是该研究的重要课题。本文研究的主要工作内容包括:1)提出基于稀疏AD-Census及十字多视点的匹配代价计算方式。为了获得准确度更高的匹配代价,本文将具有对噪声及光强的鲁棒性更高的优点的AD-Census引入到光场的立体匹配方法中,同时为了保证算法的运行时间,本文提出通过稀疏矩阵来优化AD-Census的计算量,与通过基于十字多视点的视角选择方式来减少匹配代价的计算量。实验证明,该方法相比于其他光场代价计算方式拥有更小的估计误差。2)提出基于光场遮挡模型的全局深度优化方法。为了减少由于遮挡问题给光场深度估计方法所带来的在物体边缘区域的深度估计误差,本文改进了基于全局信息的用于获取视差图的能量函数,具体地,一方面将基于AD-Census的匹配代价与基于光场遮挡模型的深度线索进行置信融合,并以此来优化能量函数的Edata（f）项;另一方面通过遮挡检测进一步改进能量函数的Esmooth（f）项。实验证明,该方法能够有效地提升物体边缘区域的估计深度的准确性。3)搭建光场三维重建系统。根据光场成像基本原理与基于AD-Census及光场遮挡模型的深度估计方法,本文实现了一个光场三维重建系统。该系统可提供光场图像处理、三维模型重建及三维模型管理等功能,使得用户能够方便快捷地基于光场图像重建三维模型。
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